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摘要
固体氧化物燃料电池(Solid-Oxide Fuel Cell,SOFC)因其能量转换效率高而备受关注,但其相关技术非常复杂,技术成熟度比质子交换膜燃料电池、直接甲醇燃料电池等其他类型的燃料电池低。SOFC的微观结构是影响其性能的因素之一,为加速SOFC的商业化应用,需要对其复杂微观结构进行有效优化。同时,SOFC性能测试实验耗时长、费用高,而高可靠性的SOFC计算机模型可用来缩短SOFC微观结构优化时间和降低研发成本。该研究根据阳极支撑SOFC结构变化对应的性能实验数据,开发了一种基于人工神经网络的、根据结构特性来预测其性能的SOFC计算机模型。实验过程利用部分数据对该人工神经网络进行训练,并利用另一部分数据对其进行验证。结果显示,所开发的SOFC模型能够准确地根据微观结构的变化呈现其性能变化,适合用于SOFC微观结构的优化。
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